2019 Fiscal Year Research-status Report
AIを活用したメタ解析迅速化による、生活習慣病診療EBMの早期実現への挑戦
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19K12840
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
児玉 暁 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (50638781)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 公則 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (00303165)
藤原 和哉 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (10779341)
渡邊 賢一 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (70175090)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 機械学習 / 生活習慣病 / メタ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は、現時点での生活習慣病分野における人工知能（artificial intelligence: AI）機能評価の予備実験として、機械学習（machine learning: ML）を活用した糖尿病、低血糖症発症予測能力を系統的に評価するメタ解析を行った。その成果は、今年度開催される第80回アメリカ糖尿病学会で発表（virtual meeting）予定となっている。また、現在国際誌投稿中である。結論としては、MLの糖尿病発症の予測能は感度0.83、特異度0.76程度であり、尤度比の判定で不十分と判定した。またMLの低血糖予測能は感度0.82、特異度0.88程度であり、尤度比の考察から、中等度の信頼性があるとされた。現在論文投稿中であり、その詳細は来年度公表の予定である。
また、同時進行で、今回の研究プロジェクトで最も時間を要する、AIの訓練・テストデータベースの作成に着手中である。具体的には、暴露要因である、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症各種治療薬、身体活動、運動・食事療法を中心とした行動変容に関連するキーワード、アウトカム要因として、各種心疾患、脳血管疾患、認知症、末梢動脈疾患、高血圧、糖尿病、高脂血症に関するキーワード、コホート研究または介入研究に関連するキーワードを網羅的に作成し、それらを適宜組み合わせた（数百通り存在）、リストを作成し、エビデンスに重要と思われる文献にチェックを入れるという作業を繰り返し行っている（現在も作業中だが、2020年度早期に終了予定）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現時点で、上記概要に関する論文は紹介できないが、投稿中であり、業績面ではおおむね順調といえる。ただし今後は、多くの申請者に共通するが、新型コロナウイルスによる研究活動への支障が懸念される。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き上記2課題に対する研究成果の一流紙の掲載に向け、全力を尽くす。AI訓練・テストデータの作成完了時期は、その論文の進行程度に左右される懸念があるが、上記の通り2020年早期に完了し、AI専門分野との連携しながら、実際の訓練作業に着手予定である。
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Research Products
(1 results)
